Deepseek 같은 챗봇ai 만들기

deepseek 같은 챗봇 ai 만들기

DeepSeek은 현재 오픈소스로 공개되어 있지 않지만, 유사한 대화형 AI 챗봇을 만들기 위해 오픈소스 LLM(Large Language Model)을 활용할 수 있습니다.
여기서는 LLaMA 3, Mistral, GPT-2/GPT-NeoX** 같은 오픈소스 모델을 사용해 간단한 챗봇을 만드는 방법을 소개하겠습니다.

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필요한 라이브러리 설치

먼저, Hugging Face의 `transformers`와 관련 라이브러리를 설치합니다.

pip install torch transformers accelerate sentencepiece

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오픈소스 LLM 로드하기 (예: Mistral-7B)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"  # 또는 "meta-llama/Llama-3-8b" (허가 필요)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

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챗봇 응답 생성 함수

def generate_response(prompt, max_new_tokens=200):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=max_new_tokens,
        temperature=0.7,
        do_sample=True
    )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 테스트
user_input = "DeepSeek과 같은 AI를 만들려면 어떻게 해야 하나요?"
response = generate_response(user_input)
print(response)

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간단한 대화 루프 구현

print("챗봇: 안녕하세요! 무엇이 궁금하신가요? (종료하려면 'exit' 입력)")

while True:
    user_input = input("당신: ")
    if user_input.lower() == "exit":
        break
    prompt = f"### 질문: {user_input}\n### 답변:"
    response = generate_response(prompt)
    print(f"챗봇: {response.split('### 답변:')[-1].strip()}")

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고도화를 위한 추가 방법

Fine-tuning: 자신만의 데이터로 모델을 미세 조정합니다.

  from transformers import TrainingArguments, Trainer

  training_args = TrainingArguments(
      output_dir="./results",
      per_device_train_batch_size=4,
      num_train_epochs=3,
  )

  trainer = Trainer(
      model=model,
      args=training_args,
      train_dataset=your_dataset,  # 사용자 데이터 필요
  )
  trainer.train()

웹 인터페이스 추가**: `Gradio` 또는 `FastAPI`로 UI를 만듭니다.

  pip install gradio

  import gradio as gr

  def chatbot(message):
      return generate_response(message)

  gr.Interface(fn=chatbot, inputs="text", outputs="text").launch()

참고할 만한 오픈소스 프로젝트

1. LLaMA 3 (Meta) - (GitHub) 2. Mistral - (Mistral GitHub) 3. GPT-NeoX

실제 DeepSeek 수준의 AI를 만들려면 대규모 클러스터 학습, 고급 최적화, 사용자 정의 데이터 처리 등이 필요합니다. * * 모델 크기에 따라 GPU 리소스도 중요합니다 (예: A100 80GB).

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